stochastic-process

    2熱度

    1回答

    我有一個關於使用Matlab來計算隨機微分方程解的問題。這些方程式是this paper(PDF)中的2.2a,b,第3頁。 我的教授建議使用ode45一小段時間步,但結果與文章中的不匹配。特別是時間系列和pdf。我對函數中白噪聲的定義也有疑問。 這裏爲一體的功能代碼: function dVdt = R_Lang(t,V) global sigma lambda alpha W1=sig

    0熱度

    1回答

    我在MATLAB中模擬布朗運動,但是我得到一個奇怪的結果,布朗運動增量的方差隨着時間的增長而增長,當它保持不變時。例如我構建布朗運動系統, brown_drift = @(t,X) 0; brown_vol = @(t,X) .2; brown_sys = bm(brown_drift, brown_vol); 然後我插1000次試驗與時間步1和長度爲10 inter_brown = in

    3熱度

    1回答

    我使用Gillespie SSA產生了感染(寄生蠕蟲)的隨機模型。該模型使用「GillespieSSA」包(https://cran.r-project.org/web/packages/GillespieSSA/index.html)。簡而言之,代碼模擬了不連續隔間的種羣。隔室之間的運動取決於用戶定義的速率方程。 SSA算法用於計算給定時間步(tau)由每個速率方程產生的事件數,並相應地更新總體

    0熱度

    1回答

    我有一個關於卡爾曼濾波器的問題。我使用卡爾曼濾波的狀態空間模型如下: X(k+1) = A(k)x(k)+B(k)u(k)+w(k), w(k) ∼ N(0,Q) Y(k) = C(K)x(k)+D(k)u(k)+v(k), v(k) ∼ N(0,R) 所處的狀態空間矩陣(A(k),B(k),C(k),D(k))每個採樣時間,但Q和R矩陣中更新被認爲是恆定的。其計算卡爾曼增益(K(k))的和

    0熱度

    1回答

    我寫了一個程序,用於生成N個增量爲I〜N(0,dt)的布朗運動軌跡。我正在測試它們的條件W(1)> = 1 & & W(2)> = 2。作爲輸出,我當然會將時間點數據保存在文件「Wiener_data.dat」中。現在滿足條件1的點保存在「Wiener_data_pts1.dat」中,條件2保存在「Wiener_data_pts2.dat」中。我將一個單獨的文件「Wiener_data_index

    0熱度

    1回答

    我正在嘗試在R中實現這個方程到非線性求解器中最困難的時候。我正在嘗試nleqslv和BB程序包,但到目前爲止只能得到錯誤。我已經搜索並閱讀文檔,直到我的眼睛流血,但我無法將我的大腦包裹在它周圍。公式本身是這樣的: The Equation s2 * sum(price^(2*x+2)) - s2.bar * sum(price^(2*x)) = 0 凡s2,s2.bar,和price是已知的相等長

    2熱度

    1回答

    我想用JAGS來推斷(隨機)純出生過程中的出生率。 在化學的語言,這種模式是相當於反應:X-> 2X與速率的α* X(也可以被看作是一個鏈式反應的模型) 這是R代碼我用於生成過程(在固定時間)以及用於對參數α進行推斷的鋸齒代碼。 library(rjags) y <- 1; # Starting number of "individuals" N <- 25 # number of time

    1熱度

    1回答

    以下是我的問題通過我的老師給出開始, 生成具有分佈的隨機變量的N = 1000個獨立觀測的序列:(c)參數λ= 1的指數,採用 反演方法。目前圖形獲得的序列(除了在點e中產生的序列),例如, (a)i。繪製座標(obs。, 值)ii。在i = 1,2,3的座標中繪製(obs no n,obs。no n + i)iii。爲某些 值繪製所謂的協方差函數。即,平均爲: 我寫了下面的代碼, (******

    0熱度

    1回答

    早安。我是新來的。在發佈之前,我已經搜索了類似的問題,但是我發現只有使用不同的編程語言才能發現類似的問題,但是發現的問題並不完整 好吧,我的問題是要找到它,在Excel中一次回憶起VBA代碼,它離我只有幾何布朗運動(GBM)的參數(初始庫存值s,成熟T,波動Z,無風險收益率要求r,紅利q,步數n),我需要重現的軌跡數m。 作爲一個輸出,我不想看到沒有數字,只有一條疊加的m軌跡。 問題在於,我不能直

    0熱度

    1回答

    我想創建一個簡單的隨機遊走。這是我寫的代碼。 n=50; p=0.5; Y=zeros(n,1); X=zeros(n,1); X(1)=0; for i=1:length(n) Y(i,1)=(rand(1)<=p); end for i=1:length(n) X(i+1)=X(i)+(2*Y(i)-1); end plot(1:n,X,'.-')